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内容简介：本书共分3部分。第1部分介绍XGBoost背后的实用理论,包括装袋和提升模型结构、数据预处理、回归和分类模型、XGBoost基本模型及超参数微调;第2部分介绍XGBoost框架构成及超参数优化;第3部分讨论微调备选基学习器、创新技巧、特征工程,并使用稀疏矩阵、定制转换器和管道,练习构建适合行业部署的模型。